Datenvorbereitung mit Data Wrangler in Fabric

Bevor Sie ein maschinelles Lernmodell trainieren können, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Daten sauber, konsistent und korrekt formatiert sind. Rohdaten sind selten für die Analyse bereit, und die manuelle Vorverarbeitung kann zeitaufwändig und fehleranfällig sein. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Grundlagen der Datenaufbereitung mit Data Wrangler in Fabric. Sie werden vom Umgang mit unstrukturierten Datensätzen zur Erstellung sauberer, modellfähiger Daten direkt in Notebook-Umgebungen übergehen und so Ihren Data Science-Workflow beschleunigen. Was Sie lernen: Grundlegende Konzepte der Datenvorverarbeitung und häufige Datenqualitätsprobleme verstehen; Navigieren Sie durch die Data Wrangler-Oberfläche in Fabric-Notebooks, um Daten zu profilieren und zu untersuchen; Wenden Sie Transformationen an, um fehlende Werte, Duplikate und inkonsistente Formatierung zu behandeln; Führen Sie Feature-Engineering-Schritte wie One-Hot-Codierung, Skalierung, Automatische Generierung sauberen Python-Codes zur Integration von Vorverarbeitungsschritten in reproduzierbare Pipelines; Vorbereitung hochwertiger Datensätze, die für das Training von Machine-Learning-Modellen optimiert sind. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Prinzipien der Datenreinigung, bevor Sie sich an die praktischen schriftlichen Durchläufe der Transformationstools von Data Wrangler wagen. Sie lesen praktische Beispiele und Code-Snippets, die Ihnen zeigen, wie Sie Ihre Reinigungsschritte nahtlos in produktionsfähigen Python-Code exportieren können. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Data Scientists und Entwickler, die ihre Datenaufbereitungs-Workflows optimieren möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in Fabric erforderlich, aber Grundkenntnisse mit Python und Datenkonzepten sind hilfreich. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihren Datenreinigungsprozess zu vereinfachen und bessere Machine-Learning-Modelle zu erstellen.